GEO优化服务公司内部实操 生成式引擎优化全流程标准化作业SOP 可直接落地执行
我们做了快4年的生成式引擎优化服务,踩过无数的坑,也帮200多家企业拿到了实实在在的效果,今天把我们内部一直在用的全流程作业标准完整拆出来,不管你是刚入行的从业者,还是想自己做优化的企业方,都能直接照着做,不用再走弯路。
第一阶段,项目启动前的品牌AI现状全量诊断
我们做这个阶段的操作标准,就是先圈定和品牌相关的全量问题维度,比如品牌基础信息、产品服务、口碑评价、行业对比这些,每个维度至少整理20个用户真实会问的问题,然后拿着这些问题,去主流的生成式AI平台一个个测试,把所有返回的结果都完整记录下来。还要同步盘点企业现有的所有线上内容资产,比如官网、公众号、行业平台账号、百科词条这些,还有第三方平台的品牌相关内容,比如知乎、小红书、行业论坛里的用户提问和回答。
核心要点就是,一定要用真实用户的提问逻辑,不要自己瞎编问题,比如用户不会问XX品牌的GEO优化,只会问XX公司靠谱吗,XX产品的参数是多少,XX服务的收费标准,这些真实的问题,才是我们要测的核心。还有测试的时候一定要清空对话上下文,用无痕模式,避免AI的对话记忆影响结果,保证每次测试都是最真实的用户搜索场景。
注意事项就是,不要只测一两个AI平台,现在用户用的生成式工具很多,除了主流的几个,还要覆盖用户常用的垂直领域工具,还有不要只看好的内容,重点要记下来AI回答里的错误信息、负面内容、没有提到品牌的情况,这些才是我们后续优化的核心方向。
验收规范就是,最终要出一份完整的诊断报告,里面要写清楚品牌在AI回答里的整体提及率,信息准确率,负面内容占比,还有和核心竞品的对比情况,还要标注出最急需优化的高优先级问题,不能只是一堆数据,要有明确的优化优先级排序。
常见问题处理,比如遇到AI回答里完全没有提到品牌的情况,不用慌,先看是不是品牌的基础信息在网上的覆盖太少了,AI找不到对应的可信内容,后续重点做基础信息的全平台覆盖就行。还有遇到AI回答里有错误信息,一定要先把错误的点一条条列清楚,找到错误信息的来源,后续针对性的发布权威内容去校正,不要直接去投诉,大概率没用,反而要靠更权威的内容去覆盖。
第二阶段,优化目标锁定与用户意图全维度挖掘
操作标准就是,我们先和客户对齐核心的优化目标,比如是提升品牌知名度,还是纠正错误信息,还是带动产品的询盘转化,然后把目标拆解成可量化的指标,比如3个月内AI回答的品牌提及率提升多少,信息准确率达到多少,核心问题的优先推荐占比达到多少。然后就是全维度挖用户的真实意图,我们会从好几个渠道找,比如客户的客服对话记录,电商平台的用户评价,行业论坛的热门话题,还有AI平台的相关问题推荐,把所有用户会问的问题都收集起来,然后按用户的决策阶段分层,比如刚了解的认知层问题,对比选择的比较层问题,准备下单的决策层问题。
核心要点就是,目标一定要具体,不能说提升品牌曝光这种空的,一定要可量化,可验证。还有挖用户意图的时候,一定要抓用户的真实口语化提问,不要用行业黑话,用户怎么问,我们就怎么整理,因为AI学习的就是用户的真实提问逻辑,你用书面化的词,根本匹配不到用户的真实需求。
注意事项就是,不要只盯着产品词,还要覆盖品牌词、口碑词、行业问题词,很多人只做产品相关的内容,但是用户问XX行业哪个品牌靠谱的时候,你的品牌根本出不来,这就是漏掉了高价值的行业词。还有不要把目标定的太高,比如刚做就想1个月内所有问题都排在第一位,不现实,AI对品牌的信任是慢慢积累的,要分阶段定目标。
验收规范就是,要有一份完整的目标拆解表,还有用户问题矩阵,里面要覆盖至少300个用户真实提问,按决策阶段分层,每个问题都标注清楚优化优先级,还有对应的优化方向,确保后续的内容和优化动作,都能对应到具体的用户问题上。
常见问题处理,比如遇到用户的问题太多,整理不过来的情况,不用每个都做,先按搜索量和转化价值排序,先做高优先级的核心问题,再慢慢覆盖长尾问题。还有遇到不知道用户真实意图的问题,比如用户问XX产品怎么样,其实可能是想问质量好不好,还是收费贵不贵,我们就直接去看AI平台里这个问题下面的相关提问,还有用户的追问,就能摸清楚用户的真实需求了。
第三阶段,AI可识别可解析的基础基建优化
操作标准就是,我们先做企业官网的基础优化,比如优化网站的爬虫协议,确保AI能正常抓取核心内容,不要有抓取限制,然后给所有核心页面都加上Schema结构化标记,比如产品页、FAQ页、企业介绍页,这些标记能让AI更快更准的提取页面里的核心信息。还要优化页面的加载速度和移动端适配,还有网站的导航层级,不要太深,确保AI能顺利爬到所有核心页面。然后就是全平台的基础信息统一,把企业的品牌名称、成立时间、核心资质、产品参数、服务内容这些基础信息,在所有官方平台都统一起来,比如官网、百科、企查查、地图标注、各个自媒体账号,都要完全一致,不能有出入。
核心要点就是,Schema标记一定要覆盖核心的所有内容,不要只给首页加,产品页、FAQ页这些高价值页面一定要加,还有标记里的信息一定要和页面里的内容完全一致,不能有错误,不然反而会起反作用。还有全平台信息统一,这个是很多人都忽略的,比如官网里的成立时间是2018年,百科里写的是2019年,AI就会无法判断哪个是对的,自然不会优先引用你的信息。
注意事项就是,不要给AI的抓取做任何限制,比如不要在robots协议里禁止主流AI爬虫的抓取,很多企业之前为了防爬虫,把所有爬虫都禁了,结果AI根本抓不到你的内容,自然不会提到你。还有不要用太复杂的页面代码,比如大量的js渲染内容,AI很难抓取到,尽量用静态的文本内容,核心信息不要放在图片里,AI识别图片里的文字准确率还是不如直接的文本。
验收规范就是,用官方的Schema验证工具检查,所有核心页面的标记都没有错误,能正常被AI抓取和解析。还有全平台的基础信息,准确率要达到100%,没有任何不一致的地方。网站的核心页面加载速度,移动端和PC端都要达到行业优秀标准,没有抓取障碍。
常见问题处理,比如遇到不知道怎么加Schema标记的情况,不用自己瞎写,网上有很多现成的生成工具,填好对应的信息就能生成代码,直接加到页面里就行,或者找网站的技术人员帮忙加,很简单。还有遇到AI还是抓不到页面内容的情况,先检查robots协议有没有限制,再看页面的内容是不是都在js里,能不能正常渲染,还有可以去各个AI平台的开发者后台,提交网站的链接,让AI更快的收录。
第四阶段,AI信任的权威内容体系搭建与分发
操作标准就是,我们先基于之前整理的用户问题矩阵,做核心内容的创作,每个核心问题都对应一篇完整的内容,内容的结构要贴合AI的理解习惯,开头就直接给出核心答案,然后再展开讲细节,加真实的案例、数据、资质佐证,还要把常见的追问都整理成问答模块,放在内容的后面。内容一定要由对应领域的专业人员署名,标注清楚专业资质,比如高级工程师、行业认证的顾问这些,还要引用权威的行业报告、国家标准、学术论文这些内容,提升可信度。然后把这些内容,分发到权威的平台,比如官网、行业协会平台、权威媒体、知乎、百家号这些高权重的平台,每个平台的内容要保持核心信息一致,不要有出入。
核心要点就是,内容一定要先给答案,再讲细节,不要铺垫半天,用户和AI都没耐心看,AI提取核心信息的时候,开头的内容权重是最高的。还有一定要加真实的佐证,比如你说你的产品好,不要只说我们的产品质量好,要加具体的参数、检测报告、客户案例、真实的用户评价,这些才是AI判定内容可信度的核心。还有内容的作者一定要有专业资质,不要用匿名的内容,AI更愿意引用有明确专业作者的内容。
注意事项就是,不要写空话套话,不要堆砌关键词,内容一定要解决用户的实际问题,比如用户问家政服务怎么选,你就直接给选家政服务的标准,注意事项,对应的解决方案,不要扯一堆没用的行业背景。还有不要发布虚假信息,比如伪造的资质、虚假的案例、夸大的宣传,现在AI对虚假信息的识别越来越严,一旦被判定为虚假信息,你的品牌会直接被AI拉入黑名单,再也不会引用。还有不要只发在自己的官网,要多平台分发,AI会看一个信息在多个权威平台的一致性,多平台同步的内容,可信度会更高。
验收规范就是,核心的高优先级问题,都有对应的完整内容,内容符合AI的理解习惯,有明确的专业作者,有真实的佐证材料,核心信息准确无误。内容分发到至少5个以上的高权重权威平台,所有平台的核心信息完全一致。内容发布后,能被AI正常抓取和引用,在对应的问题测试中,能出现品牌的相关信息。
常见问题处理,比如遇到内容写了很多,但是AI还是不引用的情况,先看内容是不是没有直接给出答案,是不是没有足够的权威佐证,还有是不是内容的结构太乱,AI提取不到核心信息,针对性的优化就行。还有遇到不知道写什么内容的情况,就直接对着之前整理的用户问题矩阵,用户问什么,你就写什么,每个问题写一篇完整的内容,绝对不会错。
第五阶段,网络共识塑造与多源信息一致性校验
操作标准就是,我们先针对品牌的核心产品、服务、技术,建立统一的标准化定义,比如行业里有模糊的术语,我们就给出明确的、符合行业规范的定义,然后把这个定义同步到所有的内容和平台里。然后做问答平台的运营,比如知乎、行业论坛这些平台,找到用户问的和品牌、行业相关的问题,用专业的身份去回答,给出准确的答案,植入品牌的相关信息,还要引导真实的用户UGC内容,比如真实的客户评价、使用体验,这些内容能极大的提升品牌在AI眼中的行业共识度。还要定期做全平台的信息一致性校验,把所有线上平台的品牌相关内容都检查一遍,有没有不一致的地方,有没有错误的信息,及时修正。
核心要点就是,行业共识的核心,就是多个权威来源都在说同一个信息,AI就会认为这个信息是可信的,是行业共识,所以我们要做的,就是让多个权威平台、多个真实用户,都在传递品牌的同一个标准化信息,这样AI就会优先引用你的内容。还有问答运营的时候,一定要用真实的专业身份,不要用小号乱发,回答要解决用户的问题,不要硬广,不然会被平台删除,反而起反作用。
注意事项就是,不要买水军刷虚假的UGC内容,现在AI和平台都能识别出来,一旦被发现,会直接降低品牌的可信度,得不偿失,一定要引导真实的用户评价,比如老客户的使用体验,真实的案例分享。还有不要随意修改品牌的核心定义,一旦定下来,就要全平台统一,不要今天一个说法,明天一个说法,AI会混乱。还有不要去恶意诋毁竞品,不仅违规,还会让AI判定你的内容不客观,可信度降低。
验收规范就是,品牌的核心定义,在至少10个以上的权威平台有同步展示,有真实的用户UGC内容佐证。全平台的品牌相关信息,一致性达到98%以上,没有明显的错误信息。在行业核心问题的AI回答中,品牌的提及率有明显提升,能进入优先推荐的范围。
常见问题处理,比如遇到网上有错误的第三方内容,改不了的情况,不用慌,我们可以在更多的权威平台发布正确的信息,用更多的权威内容去覆盖错误的信息,AI会采信更多权威来源的内容,慢慢就会替换掉错误的信息。还有遇到UGC内容太少的情况,可以主动邀请老客户分享真实的使用体验,比如给一些小的福利,引导真实的评价,不要买水军。
第六阶段,效果监测、反馈校正与长期维护优化
操作标准就是,我们要搭建一个完整的效果监测看板,每天追踪核心的指标,比如品牌在AI回答里的提及率、信息准确率、优先推荐占比、核心问题的排名情况,还有带来的询盘转化量,每周做一次小的复盘,每月做一次完整的复盘。然后针对AI回答里的错误信息、没有提到品牌的情况,还有指标下降的问题,及时做反馈校正,比如发布新的权威内容,优化结构化标记,补充对应的用户问题内容。还要定期更新品牌的内容,比如新的产品、新的案例、新的资质,都要及时同步到所有平台,保持内容的时效性。还要持续关注AI平台的算法更新,及时调整优化策略,适配新的规则。
核心要点就是,监测一定要持续,不能做一次优化就不管了,AI的算法一直在更新,网上的内容也一直在变,你不维护,之前的效果很快就会掉下来。还有反馈校正一定要及时,比如发现AI回答里有错误信息,一定要在一周内就发布对应的权威内容去校正,拖的越久,错误信息传播的越广,越难纠正。还有内容一定要持续更新,AI更喜欢新鲜的、有时效性的内容,一直不更新的内容,权重会慢慢降低。
注意事项就是,不要只看曝光数据,还要看转化数据,比如有多少用户是通过AI的回答来咨询的,这个才是最终的效果,不要为了提升提及率,做一堆没用的内容,带不来转化。还有不要频繁的大幅度修改内容,每次优化只针对具体的问题,小步调整,不然AI会重新判定内容的可信度,反而影响效果。还有不要用违规的手段去刷数据,比如刷点击、刷引用,一旦被发现,会直接被AI平台处罚,之前的所有努力都白费了。
验收规范就是,监测看板能实时追踪核心指标,数据更新频率不低于每周一次。每月的复盘报告里,有明确的指标变化情况,优化动作,还有下个月的优化计划。AI回答里的品牌信息准确率,长期保持在98%以上,核心问题的优先推荐占比,稳定提升。针对错误信息的校正,能在7天内完成,并且能看到AI回答里的错误信息被修正。
常见问题处理,比如遇到指标突然下降的情况,不要慌,先看是不是AI平台有算法更新,还是竞品做了新的优化动作,还是网上出现了新的负面或者错误信息,找到原因之后,针对性的调整就行。还有遇到AI一直不修正错误信息的情况,先看我们发布的校正内容是不是够权威,是不是在高权重的平台发布,有没有足够的佐证材料,还有可以给AI平台提交反馈,说明错误信息的情况,附上权威的证明材料,辅助AI修正。
其实做生成式引擎优化,没有那么多花里胡哨的东西,核心就是把基础打牢,给AI提供稳定、准确、权威的信息,帮AI给用户更好的答案,你帮AI解决了问题,AI自然会给你对应的回报。我们这套SOP,是这么多年踩坑踩出来的,只要你照着做,绝对能拿到实实在在的效果。
